[发明专利]一种基于最优簇数的环形无线传感器网络分簇方法

说明书

本发明涉及一种无线传感器网络分簇方法，特别是一种基于最优簇数的环形无线传感器网络分簇方法CAROC（Clustering Algorithm for Wireless Sensor Networks Based on the Optimal Number of Clusters），该方法包含网络模型、最优簇数确定和簇头选举三个部分。基于环形无线传感器网络，以各环能耗最小化为目标，计算求得每环的最优簇数，定义了基于节点剩余能量、簇头占比以及CM节点到CH最短距离与CH到BS距离比的簇头阈值函数，函数大的节点成为簇头，形成优化的分簇拓扑结构，从而提高网络能量效率，延长网络生命周期。

技术领域

本发明涉及一种无线传感器网络分簇方法，特别是一种基于最优簇数的环形无线传感器网络分簇方法CAROC（Clustering Algorithm for Wireless Sensor NetworksBased on the Optimal Number of Clusters），通过确定环能耗最低的簇数来构建簇，从而有效均衡各环能耗，延长网络生命周期。

背景技术

无线传感器网络是由许多廉价的传感器节点以多跳或者自组织的形式组合成的分布式传感器网络，在环境监测、军事、太空探索、智慧交通灯已得到了广泛应用。降低网络罗能量消耗，延长网络生命周期一直都是无限传感器网络研究的热点问题，而分簇是有效的方法之一。

目前已经提出了许多分簇方法，其中环形网络因其拓扑简单十分适于分簇成为研究热点。环形无线传感器网络中，目标监测区域以基站为圆心被划分为若干圆环，每个圆环又划分为若干网格，每个网格即为一个簇。为了提高环形无线传感器网络的能量效率，有的算法将每个环划分为大小相等的网格，有的算法将每个环划分为大小不相等的网格。有的算法每个环划分的网格数相等，有的算法每个网格划分的网格数不相等。有的算法基于全网最优簇数来划分网格，有的基于一定比例关系划分网格。此外，簇头选举时有的簇头考虑节点剩余能量，有的算法考虑与基站之间的距离，有的算法两者都考虑。总之，所有算法都能一定程度降低网络能耗，延长网络生命周期。但现有算法通常忽略最外环和内环通信差异导致的能耗不同，忽略节点到簇头距离与节点到基站距离的关系，降低了网络的能量效率。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是针对现有环形无线传感器网络分簇方法忽略最外环和内环通信差异引起的能耗不同、忽略节点到簇头距离与节点到基站距离的关系而导致能量效率降低问题，考量最外环和各内环不同能耗，每个环中簇头数占比、节点的剩余能量以及成员节点（CM：Cluster Member）到簇头（CH：Cluster Head）节点的最短距离与CH节点到基站（BS：Base Station）距离的关系，从而合理划分网格，选举最优簇头，形成优化的簇结构，最小化网络能量消耗，延长网络的生命周期。

本发明一种基于最优簇数的环形无线传感器网络分簇方法CAROC由三部分构成，即网络模型、最优簇数确定和簇头选举。网络模型具体为环形网络，基站位于圆心，目标监测区域被划分为多个同心环，节点均匀分布在各个环内。最优簇数确定是基于每环能耗最小为目标，计算求得每个环的最优簇数。由于最外环节点不承担数据转发任务，其消耗的能量也不同。因此分别确定了最外环和内环的最优簇数。簇头选举是为了选取簇内性能最优的节点来承担数据融合和转发任务，考虑了每个环中簇头数占比、节点的剩余能量以及CM到CH的最短距离与CH到BS距离的关系。

所述的网络模型为环形网络，基站BS位于中心，半径为R，N个节点均匀分布在目标区域。每个节点具有唯一的ID。节点的能耗采用自由空间模型计算，具体包括发送数据、接收数据以及融合数据消耗的能量。

所述的最优簇数确定是以每环能耗最小为目标计算最优的簇数，基于该数，每个环被划分为等分的相应网格数，每个网格为一个簇，每个簇一个簇头，也就是说确定了簇头数。分别根据最外环和内环能耗公式，求导计算得出了每个环的最优簇数。